代码大佬都已经写好了，具体参考：https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plusgit clone 下来以后，按照指南要训练自己的数据集，只要设置好自己的数据大小和类别就可以了 from model import Deeplabv3
deeplab_model = Deeplabv3(input_shape=(384, 384, 3), class
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2024-09-19 07:30:52
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文章目录BackendsBackends that come with PyTorch使用哪个backend基础的环境变量基础初始化TCP初始化共享文件系统初始化环境变量初始化分布式Key-Value Store参考 Backends torch.distributed支持三个内置Backends(后端)，每个后端都有不同的功能。下表显示了哪些函数可用于CPU / CUDA tensors
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2024-08-28 21:55:27
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以下所有内容来自与项目Test2_alexnet，项目Test2_alexnet的目录结构如下：├── model.py
├── predict.py
└── train.py项目的Test2_alexnet的具体内容在本博客的最后。1.将数据放入GPU进行计算device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu
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2024-07-23 17:48:14
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最近在使用LSTM做基于THUCNews数据集的文本分类。之前用LSTM模型做10种新闻种类的分类时可以正常收敛，说明应该不是写错代码的原因，但是当我把新闻种类扩大到14种类别时，却出现了loss不下降的情况： 因为不知道是什么原因，所以希望能探究一下。一、改变权重初始化方案之前是让LSTM默认初始化，现在采用RNN常用的正交初始化，据说可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题。方法：在初始化代码中加入：n
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2023-08-08 10:45:22
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使用预训练的ImageNet模型初始化RPN网络。cfg.TRAIN.SNAPSHOT_INFIX = 'stage1'
mp_kwargs = dict(
queue=mp_queue,
imdb_name=args.imdb_name,
init_model=args.pretrained_model,
solver=solver
文章目录前言训练集loss不下降1.模型结构和特征工程存在问题2.权重初始化方案有问题3.正则化过度4.选择合适的激活函数，损失函数5.选择合适的优化器和学习速率6.训练时间不足7.模型训练遇到瓶颈8.batch size过大9.数据集未打乱10.数据集有问题11.未进行归一化12.特征工程中对数据特征的选取有问题验证集loss不下降1.适当的正则化和降维2.适当降低模型规模3.获取更多的数据集
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2023-09-22 18:01:53
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# PyTorch的Loss不下降：原因与解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，遇到loss不下降的情况是比较常见的。这不仅会导致模型性能不佳，还会影响到后续的研究进展。本文将阐述可能导致loss不下降的原因，并提供一些解决方案，同时通过代码示例和流程图帮助大家更好地理解。
## 1. Loss不下降的原因
### 1.1 学习率过高
学习率（learning rate）是
原创
2024-10-25 03:40:49
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# PyTorch 训练过程中损失不下降的原因及解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，常常会遇到训练损失不下降的情况。这不仅影响模型的性能，还可能使我们无从判断模型的状态。本文将探讨造成这种现象的原因，并提供相应的解决方案，辅助代码示例以及可视化信息。
## 损失不下降的常见原因
在模型训练过程中，损失不下降可能由以下几个原因导致：
1. **学习率设置不当**：学习率过大
# PyTorch DNN Loss不下降的排查指南
在深度学习模型的训练过程中，损失（Loss）不下降是一个常见的问题，尤其是对于刚入行的开发者来说，可能会感到无从下手。本文将以系统化的流程指导你排查该问题，并提供详细的代码示例与注释。我们将以表格和图表形式展示过程，确保你能够清楚理解每一步的目的和实现方法。
## 整体流程
下面是排查“PyTorch DNN Loss不下降”问题的一般步
# 解决 PyTorch 回归任务中 loss 不下降的问题
在机器学习和深度学习领域，回归任务是一种常见的任务。作为一个刚入行的小白，您可能会遇到回归模型的损失（loss）不下降的问题。这可能是因为多个因素导致的。在这篇文章中，我将详细说明整个流程，通过逐步指导您如何解决这一问题。
## 整体流程
解决回归损失不下降的问题通常可以分为以下几个步骤。下面的表格总结了每一个步骤以及相应的操作。
小白学Pytorch系列–Torch.optim API Scheduler(3)torch.optim.lr_scheduler提供了几种根据时期数量调整学习率的方法。torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 允许根据某些验证测量值降低动态学习率。 学习率调度应在优化器更新后应用;例如，你应该这样写你的代码 ’ Demo:optimizer = opt
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2023-10-18 19:41:45
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1、梯度消失：激活函数的导数小于1，最终的梯度更新信息随着层数增多而以指数形式衰减。一般有两个原因，（1）网络层次深；（2）损失函数不对，例如说是sigmod函数。梯度爆炸：激活函数的导数大于1，最终的梯度更新将以指数形式增加，发生梯度爆炸。一般因为网络层次较深和权重初始值过大。解决手段：（1）逐层预训练；（2）针对梯度爆炸，设置阈值，梯度超过时使其强制限制在这个范围内；权重正则化；（3）随机梯度
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2024-01-17 11:52:01
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1.动机加速神经网络训练最简单的办法就是上GPU，如果一块GPU还是不够，就多上几块。事实上，比如BERT和GPT-2这样的大型语言模型甚至是在上百块GPU上训练的。为了实现多GPU训练，我们必须想一个办法在多个GPU上分发数据和模型，并且协调训练过程。2.Why Distributed Data Parallel？Pytorch兼顾了主要神经网络结构的易用性和可控性。而其提供了两种办法在多GPU
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2024-08-09 19:35:15
28阅读
1.损失函数简介损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数，和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数，平方损失函数，对数损失函数。损失函数的本质任何一个有负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概
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2024-04-29 09:07:38
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使用 PyTorch 实现线性回归模型1. 线性回归模型实现# 导入需要的包
import torch
from torch import nn
import matplotlib.pyplot as plt
# step1 准备数据
# x_data,y_data 分别是一个3行1列的矩阵，即分别有3个数据，每个数据只有1个维度
x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],
文章目录概述直接上pytorch网络搭建设置优化器选择损失函数开始训练（炼丹）测试模式（nograd）进阶指南 老规矩，先送上官网，建议不知道优化器，损失函数，网络模型的朋友们看看官网 https://pytorch.org/
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 基本都在torch.nn下 鸣谢： https://zhuanlan.zhi
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2024-04-22 16:36:47
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学习过程知识粗略记录，用于个人理解和日后查看 包导入 import torch from torch import nn MSELoss-均方差损失 常用于回归问题中 对于每一个输入实例都只有一个输出值，把所有输入实例的预测值和真实值见的误差求平方，然后取平均 定义：class torch.nn.M ...
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2021-08-19 15:52:00
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一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。loss = criteri
原创
2023-05-18 17:14:58
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这次是关于损失函数的使用pytorch编写哦~~这里对损失函数的类别和应用场景，常见的损失函数，常见损失函数的表达式，特性，应用场景和使用示例
原创
2024-07-30 15:00:53
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对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模型预测的概率为 y^i（0 ≤ y^i ≤ 1），则它的
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2023-10-08 14:48:15
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